人工智能 给科研注入智慧动能
发布时间：2022-10-21 10:30:43 所属栏目：动态 来源：互联网
导读：
诸多学科中，生命科学研究与人工智能融合较为紧密，其中一个热门方向是预测蛋白质结构。
蛋白质具有三维结构，它的一级结构（序列）由多个氨基酸串联而成。三维结构决定了
诸多学科中，生命科学研究与人工智能融合较为紧密，其中一个热门方向是预测蛋白质结构。
蛋白质具有三维结构，它的一级结构（序列）由多个氨基酸串联而成。三维结构决定了
 诸多学科中，生命科学研究与人工智能融合较为紧密，其中一个热门方向是预测蛋白质结构。 蛋白质具有三维结构，它的一级结构（序列）由多个氨基酸串联而成。三维结构决定了蛋白质在细胞中的功能，许多疾病都是因体内重要的蛋白质结构异常而起。因此，绘制出人体内重要蛋白质的“三维地图”，才能据此找到药物作用于人体的靶点，从而研制出精准有效的新药。 传统上，科学家利用冷冻电镜、X射线、核磁共振等方法观测蛋白质三维结构，但这一过程耗时费力且花销不菲。“以冷冻电镜为例，布置一个观测平台耗资数千万元，科研人员还要用很长时间才能绘制出蛋白质结构。”百度飞桨螺旋桨生物计算平台负责人何径舟表示。 由于难度高、实验周期长、成本高，通过传统方法观测到的蛋白质三维结构，至今数量非常有限。相比之下，氨基酸测序容易得多。为什么不能根据氨基酸序列来预测蛋白质的结构？早在1972年，美国生化学家克里斯蒂安·安芬森曾在诺贝尔奖的获奖感言中提出这一设想。 今年初，国家超算成都中心运行的一个蛋白质预测模型，帮助四川农业大学农学院小麦研究所团队成功解析PGS1调控种子发育影响产量的分子机制，为培育高产高质小麦材料提供理论依据。科研人员表示，如果没有人工智能，很难高效做出这一突破性成果。 科研人员还尝试将人工智能技术引入疫苗设计中。比如，相比于蛋白疫苗、DNA疫苗等，mRNA（信使核糖核酸）疫苗具有大规模生产快、抗感染性好等优势，但稳定性和免疫原性相对较差。补上这些短板，科研人员一直希望通过优化mRNA疫苗序列设计，使其更稳定，免疫原性更强。更高效、成本更低，人工智能的介入有望为疫苗研发提供新思路。 精准治疗也是人工智能应用的舞台。通过机器学习的方法，理论上，人工智能可以解码人体免疫系统，更精准地探寻到一些疾病的复杂免疫规律，从而帮助人们理解疾病，更高效率、更有针对性地开发治疗药物和方法。 随着基因组学研究带来的人体数据、新药研发积累的知识增加，加上机器学习算法不断迭代，业内专家认为，在生命科学领域，人工智能前景广阔。一些科研人员甚至设想依靠强大的生物计算引擎，利用大量的生物数据，构建统一的知识图谱，以此推动对生命健康的认识。 （编辑：百客网 - 百科网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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